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龙图腾网获悉杭州杭叉机械设备制造有限公司申请的专利一种机械装配误差的深度学习补偿方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121143047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511668338.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种机械装配误差的深度学习补偿方法及系统是由王哲;饶兵;谢钰红;易雄设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械装配误差的深度学习补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种机械装配误差的深度学习补偿方法及系统，涉及机械装配优化技术领域，包括：按照预设监测时间间隔，同步采集点胶图像和点胶点云数据，识别并输出点胶状态分布序列；对点胶状态分布序列进行关键状态识别和特征提取，进行装配误差的窗口波动分析，输出补偿时间窗口序列；预测获取预测点胶状态分布序列，并以光学性能最优为目标，进行压合控制参数寻优，输出最优压合参数序列；按照补偿时间窗口序列和最优压合参数序列，优化控制预设时区内的贴合装配过程。本发明解决了传统机械装配仅依赖全局固定压合策略，导致3C摄像头模组贴合精度不足、生产良率低及摄像头光学性能不可控的问题。

本发明授权一种机械装配误差的深度学习补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机械装配误差的深度学习补偿方法，其特征在于，方法包括： 在3C摄像头模组与玻璃盖板的贴合装配过程中，按照预设监测时间间隔，利用工业摄像机和三维激光扫描仪同步采集点胶图像和点胶点云数据，并进行点胶状态识别，输出点胶状态分布序列； 对所述点胶状态分布序列进行关键状态识别和特征提取，根据关键点胶状态分布序列进行装配误差的窗口波动分析，输出预设时区内的补偿时间窗口序列； 基于所述关键点胶状态分布序列预测获取所述补偿时间窗口序列的预测点胶状态分布序列，并以摄像头的光学性能最优为目标，根据所述预测点胶状态分布序列进行压合控制参数寻优，输出最优压合参数序列，包括： 在所述预测点胶状态分布序列中随机选取第一预测点胶状态分布； 获取贴合设备的压合控制参数阈值，并随机选取第一压合控制参数，其中，压合控制参数至少包括压合速度、压力分布和固化时间； 基于深度学习构建摄像头的光学性能预测器，包括： 基于历史贴合装配记录，以3C摄像头模组与玻璃盖板的属性信息为约束，采集样本点胶状态分布集和样本压合控制参数集，并获取不同样本点胶状态分布和样本压合控制参数贴合后的历史光学性能系数设为样本光学性能系数，得到样本光学性能系数集； 采用所述样本点胶状态分布集、样本压合控制参数集和样本光学性能系数集作为训练数据，训练深度学习模型至收敛得到光学性能预测器； 利用所述光学性能预测器，根据所述第一预测点胶状态分布和第一压合控制参数进行光学性能预测，输出第一光学性能系数； 继续进行迭代寻优，直至达到预设收敛次数，输出最大光学性能系数对应的压合控制参数设为第一最优压合参数，添加至所述最优压合参数序列； 按照所述补偿时间窗口序列和最优压合参数序列，对所述预设时区内的贴合装配过程进行优化控制。

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